MNIST 是机器学习领域最经典的数据集之一，包含 70,000 张 28x28 的手写数字图像（0-9），广泛用于训练和测试图像分类模型。以下是快速入门指南：

🧩 数据集概览

  • 训练集：60,000 张图像，每张图像为 28x28 像素
  • 测试集：10,000 张图像
  • 标签格式：0-9 的整数（灰度值 0-255）
  • 典型用途：入门 CNN、全连接网络等模型训练

📌 实现步骤

  1. 数据加载
    使用 fetch 或 requests 获取数据（如：MNIST 数据集）
  2. 数据预处理
    • 归一化：将像素值缩放到 [0,1] 区间
    • 扩展维度：添加批次维度 None
    • 数据增强（可选）：旋转/平移图像以提升泛化能力
  3. 模型构建 
    model = Sequential([
    Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,)),
    Dropout(0.2),
    Dense(10, activation='softmax')
])
  4. 模型训练
    • 损失函数：sparse_categorical_crossentropy
    • 优化器：Adam 或 SGD
    • 评估指标：准确率（accuracy）

⚠️ 注意事项

  • 数据划分：建议按 80%/10%/10% 划分训练/验证/测试集
  • 过拟合处理：使用 Dropout、L2 正则化或早停（EarlyStopping）
  • 硬件要求：推荐使用 GPU 加速训练（如：TensorFlow GPU指南）

📚 扩展阅读

手写数字_识别
神经网络_结构
训练曲线_示意图